麥肯錫最近發布了一份題為《工業自動化是否到達臨界點？（Is industrial automation headed for a tipping point?）》的報告，該報告分析了兩種情景

，試圖揭示未來工業自動化可能走向的最大概率路徑：一種是改良
，另一種是變革，並且分析了企業如何進行應對。

工業自動化仍舊是一個緩慢發展的賽道嗎？她是否已經跨越了鴻溝，邁入即將快速增長的康莊大道
？

麥肯錫最近發布了一份很有意思的報告，題目是《工業自動化是否到達臨界點？（Is industrial automation headed for a tipping point?）》。

正如我們所感知到的，工廠正在朝向更加自動和自治的方向發展，軟件定義和AI驅動正在席卷車間，很多設備正在變得更像是帶著機械臂的智能手機。不僅工廠生產的產品
，比如手機、手表和汽車…正在變得更加智能，從某種意義上說，工廠本身也可以視為一種“產品”，每個工廠都可以使用其他工廠“封裝”好的先進流程和經驗。

這份報告中分析了兩種情景，試圖揭示未來工業自動化可能走向的最大概率路徑：一種是改良
，另一種是變革，並且分析了企業如何進行應對。

• 情景1：改良（15年以上）

逐漸進化

技術的采用趨勢緩慢，與過去的變化速度保持一致； 標準化的進程緩慢； 創新（例如，低代碼/無代碼和數字孿生）僅用於特定用例和行業。

• 情景2：變革（5~10年）

快速轉型

顛覆性技術的采用催生了由數據分析和軟件驅動的車間，企業積極采用新的業務模式
，雲被廣泛使用

，形成圍繞核心平台的生態係統。

報告還將工業自動化市場的參與者劃分為4個大的類別，包括：互聯網巨頭、傳統自動化企業
、軟件提供商和專業參與者。並得出結論認為
，如果製造企業在短期內采用數字化技術
，走向“情景2：變革”之路，那麼互聯網巨頭的行動將最為積極
，也將成為最大獲益者。

也就是說
，如果工業自動化市場按照5~10年為期限的變革路徑發展


，可能會導致亞馬遜、微軟、阿裏、騰訊等公司贏麵擴大
，從傳統工業自動化企業西門子
、ABB
、霍尼韋爾、艾默生等公司手中搶走份額。

但是如果軟PLC、工業人工智能

、工業無線等技術並沒有突破增長的臨界點，那麼工業自動化可能會增長得更加緩慢，2040年左右才會被廣泛采用。

wulunshinazhongqingjing，zhongxiaoxingdezidonghuaqiyehezhizaolingyudezuizhongyonghudouhuicongzhonghuoyi。yinweimaikenxigulihulianwangjutouhechuantongzidonghuagongsijiaqiangshengtaihezuo，tongguohezuohuobanhuoqubiyaodexingyezhishi
，huozhetongguobinggoukuozhannengli。

而最終用戶則可以在備選供應商中同時考慮互聯網巨頭和傳統自動化企業，引入勢均力敵的參與者有利於最終用戶坐收漁翁之利。

這篇文章我們來拆解這份報告中的亮點，以及值得關注的最新工業自動化技術
，內容分為如下三個部分：

• 工業自動化的兩種未來情景：改良還是變革？及其應對建議？
• 當前工業自動化市場概況：超脫效率和成本
  ，工業自動化的新維度
• 新自動化技術的影響：簡易化和標準化是新技術跳出PoC魔咒的法寶

工業自動化的未來情景：改良還是變革？

麥肯錫認為工業自動化這個漸進發展的領域正在麵臨非線性競爭和技術變革的分水嶺，前方的岔路有兩條：“情景1：改良”和“情景2：變革”。

在第1個場景中，全自動化的生產製造普及到大多數企業的時間至少還需要15年
，直到2040年左右。在這種逐步改良的場景中，最具創新性的技術將在2030nianzuoyouchanshengmouxietedingyingyong
，meizhongzidonghuajishudeshishirengjiangxuyaojiaochangshijiandeyanzhengheshenhe。congrencaidejiaodulaikan，bibeijinengbingmeiyouduoshaobianhua。zongzhi，yiqiedouyudangxiameiyoutaidachabie。

在第2個場景中，全自動化的生產製造普及到大多數企業的時間在未來的5~10年內實現，到2035年很多工廠將實現較為徹底的數字化。在這種變革性的場景中
，麥肯錫預測在2030年所有的信息處理任務將由邊雲平台完成，典型的製造工廠將實現端到端的生產流程自動化

、使用更為標準化的解決方案，並擁有更多的開放性生態係統。

從商業模式上看
，工廠中使用到的軟硬件將采用X即(ji)服(fu)務(wu)的(de)模(mo)式(shi)，按(an)照(zhao)使(shi)用(yong)量(liang)付(fu)費(fei)
，從(cong)而(er)降(jiang)低(di)了(le)工(gong)廠(chang)嚐(chang)試(shi)新(xin)型(xing)自(zi)動(dong)化(hua)技(ji)術(shu)的(de)風(feng)險(xian)和(he)成(cheng)本(ben)。從(cong)人(ren)才(cai)的(de)角(jiao)度(du)來(lai)看(kan)，製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)需(xu)要(yao)更(geng)具(ju)專(zhuan)業(ye)化(hua)的(de)數(shu)字(zi)轉(zhuan)型(xing)新(xin)職(zhi)位(wei)來(lai)處(chu)理(li)新(xin)的(de)工(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化(hua)係(xi)統(tong)。

雖sui然ran過guo去qu幾ji十shi年nian工gong業ye自zi動dong化hua穩wen步bu發fa展zhan，但dan是shi市shi場chang結jie構gou幾ji乎hu沒mei有you變bian化hua，麥mai肯ken錫xi認ren為wei由you於yu顛dian覆fu性xing技ji術shu的de出chu現xian和he製zhi造zao業ye版ban圖tu遷qian移yi，勞lao動dong力li短duan缺que以yi及jiESG等宏觀趨勢，工業自動化的變革腳步正在加快。

智能製造的願景肯定將會實現，不過具體實現願景所花費的時間到底是5~10年還是15年以上，麥肯錫並沒有給出答案。

市場中主流的4類供應商：互聯網巨頭、傳統自動化企業、軟(ruan)件(jian)提(ti)供(gong)商(shang)和(he)專(zhuan)業(ye)參(can)與(yu)者(zhe)，將(jiang)基(ji)於(yu)自(zi)身(shen)的(de)優(you)勢(shi)部(bu)分(fen)動(dong)態(tai)發(fa)展(zhan)。他(ta)們(men)的(de)長(chang)板(ban)和(he)短(duan)板(ban)都(dou)很(hen)明(ming)顯(xian)，如(ru)下(xia)圖(tu)所(suo)示(shi)，深(shen)色(se)為(wei)長(chang)板(ban)所(suo)在(zai)，隨(sui)著(zhe)能(neng)力(li)的(de)下(xia)降(jiang)，顏(yan)色(se)逐(zhu)步(bu)變(bian)淺(qian)。

為wei了le補bu齊qi短duan板ban，互hu聯lian網wang巨ju頭tou需xu要yao擴kuo展zhan其qi在zai工gong業ye領ling域yu的de知zhi識shi
，並bing與yu成cheng熟shu的de自zi動dong化hua廠chang商shang和he係xi統tong集ji成cheng商shang建jian立li合he作zuo夥huo伴ban關guan係xi。傳chuan統tong自zi動dong化hua企qi業ye可ke能neng會hui考kao慮lv提ti升shengIT能力的配比
，通過並購或者生態協同，強化在雲平台、軟件和物聯網中的優勢。

無論走向哪種情景，我們都可以做好準備
，未來一段時間將是我們進行布局的好時機。因此麥肯錫為工業自動化企業提出了一些2023年之後的潛在行動計劃：

• 複盤自動化的組合策略：目的在於評估潛在自動化場景對業務的影響，並購機會也在複盤之列。
• 創建新的自動化業務：企業可以劃分某些部門進行內部創業，建立類似於初創企業的獨立自動化業務。
• 推進商業策略：通過改變渠道或者模式，來重新定義商業策略。
• 開發新的收入來源：創建新的產品，比如圍繞預測性維護構建新產品
  ，或者將現有產品轉向X即服務的新模式。
• 推出人工智能技術：企業值得認真考慮引入AI技術，包括生成式人工智能，依托數字孿生和低代碼機器人等技術開發新產品。

對於最終用戶，麥肯錫也給出了2023年之後值得采用的具體建議：

• 啟動自動化診斷：工廠通過診斷可以看到那些未知的自動化機會。
• 開展端到端的自動化轉型：從關鍵環節入手
  ，逐步延伸到端到端的轉型。
• 開始工作轉型：如今很多管理理論和工作方法在工業時代形成，並不適合數字化時代
  ，招聘、技能提升和培訓將成為延續數年的重要內容。

大膽假設
，小心求證，“確保成功”似乎是很多人做決定的前提，但是世界並沒有什麼確定性，接受不確定性是我們共同的修煉。殘酷的現實是
，越是追求“絕對成功”的人，越是容易掉入決策的陷阱。

suiranmeiyourennenggouquedingweilaigongyezidonghuajianghuiruhefazhan
，danshiwomendoukeyiweimingtianzuohaozhunbei。congchengbaidejiaodukan，yingjiazhixuyaozaijubuhuodexiangduiyoushi，jiunenghuodelingxian。

超脫效率和成本，工業自動化的新維度

在報告中，麥肯錫統計了當前工業自動化的發展現狀，到2025年，市場的總體規模將達到1150億美元，具體分為經典自動化-流程行業、經典自動化-離散行業
、工業物聯網及雲服務三個部分。

• 經典自動化-流程行業：迄今為止
  
  ，流程工業在傳統自動化設備的支出最多
  ，控製係統的規模也通常最大，購買的持續時間也更長。根據麥肯錫的預測
  ，到2025年
  ，流程工業的支出總額將達到約760億美元，複合年增長率為2.8%。石油和天然氣是流程工業中的最大自動化買家，略高於化工行業，但增長速度最慢。
• 經典自動化-離散行業：離散行業根據訂單生產
  ，車間通常分布在不同的區域，這個領域的自動化支出規模比較低，但是增長速度較快
  ，複合年增長率約為3.9%。離散製造中各個行業之間的差異很大，半導體和電子電氣行業的自動化支出增長最快。
• 工業物聯網及雲服務：這部分包括流程與離散行業的工業物聯網及雲服務解決方案，目前這個領域仍處起步階段，但是增長的速度最快，複合年增長率約為18%，且供應商相對集中。

提到變與不變，自從2019年以來，有一個數字增長了8倍，就是最終用戶現在優先選擇外部合作夥伴來部署標準化的工業物聯網平台的比例。

過去幾年
，最終用戶的精力發生了轉移，大家不再糾結工業物聯網平台由誰開發的問題，用戶從自行開發工業物聯網平台
，轉移到通過OEM等合作夥伴來部署標準化的工業物聯網平台。

對於數字化解決方案，大家的重視程度有所提升，69%的受訪者表示，數字化係統已經成為自動化的重要組成部分，94%的受訪者認為數字化解決方案對未來的自動化工作尤為重要。

調(tiao)查(zha)受(shou)訪(fang)者(zhe)表(biao)示(shi)，工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)的(de)標(biao)準(zhun)性(xing)，與(yu)現(xian)有(you)的(de)傳(chuan)統(tong)軟(ruan)件(jian)係(xi)統(tong)易(yi)於(yu)集(ji)成(cheng)是(shi)最(zui)重(zhong)要(yao)的(de)選(xuan)擇(ze)因(yin)素(su)，接(jie)下(xia)來(lai)受(shou)訪(fang)者(zhe)考(kao)量(liang)的(de)是(shi)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)供(gong)應(ying)商(shang)的(de)服(fu)務(wu)水(shui)平(ping)。

最終用戶認為開放標準比供應商能力更重要，這些偏好將對未來工業物聯網平台的演進產生重要影響。

變化的部分還包括用戶對於自動化幫助工廠進行提升成效的考核，已經超脫於生產效率和成本效益這兩個傳統維度。

新增的維度包括：員工的工作體驗、工廠的韌性、彈性和可持續性。

通過增材製造
、數(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)等(deng)技(ji)術(shu)
，可(ke)以(yi)提(ti)升(sheng)工(gong)廠(chang)的(de)韌(ren)性(xing)，減(jian)少(shao)公(gong)司(si)供(gong)應(ying)鏈(lian)可(ke)能(neng)遭(zao)受(shou)的(de)潛(qian)在(zai)衝(chong)擊(ji)和(he)風(feng)險(xian)。數(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)還(hai)允(yun)許(xu)企(qi)業(ye)模(mo)擬(ni)設(she)備(bei)或(huo)工(gong)廠(chang)遭(zao)受(shou)突(tu)發(fa)情(qing)況(kuang)之(zhi)後(hou)的(de)影(ying)響(xiang)，以(yi)便(bian)提(ti)前(qian)製(zhi)定(ding)對(dui)策(ce)。

5G和Wi-Fi 6這兩種無線通信技術可以跟蹤大型設備的狀況，減少延遲
，使物流更具有彈性。

通(tong)過(guo)這(zhe)些(xie)最(zui)新(xin)技(ji)術(shu)，工(gong)廠(chang)可(ke)以(yi)快(kuai)速(su)切(qie)換(huan)生(sheng)產(chan)線(xian)，擺(bai)脫(tuo)傳(chuan)統(tong)裝(zhuang)配(pei)線(xian)的(de)種(zhong)種(zhong)束(shu)縛(fu)
，用(yong)矩(ju)陣(zhen)方(fang)法(fa)進(jin)行(xing)製(zhi)造(zao)。矩(ju)陣(zhen)式(shi)生(sheng)產(chan)是(shi)指(zhi)在(zai)車(che)間(jian)內(nei)使(shi)用(yong)靈(ling)活(huo)的(de)單(dan)元(yuan)來(lai)製(zhi)造(zao)零(ling)件(jian)
，而(er)不(bu)再(zai)是(shi)一(yi)條(tiao)漫(man)長(chang)而(er)連(lian)續(xu)的(de)產(chan)線(xian)。

工業自動化還可以提升企業的可持續發展能力，減少對能源的消耗，以及廢物廢料的產生。

簡易化和標準化是新技術跳出PoC魔咒的法寶

在報告中，麥肯錫還列舉了影響工業自動化遊戲規則的10種最新技術（如上圖所示），包括軟PLC、數字孿生
、自主機器人、工業人工智能、5G等。如果關注工業自動化的發展，其實會發現每項技術都並不新鮮，經曆了很長的發展曆程，有些始終陷於PoC（Proof of Concept，概念驗證）魔咒難以擺脫。

所謂PoC魔咒是指新技術始終處於試點階段，而缺乏下一步的明確大規模商用策略。PoC魔咒的破解辦法就是簡易化和標準化
，讓新技術達到簡單易用的狀態，並且建立相關標準。

除了麥肯錫所提到的10項最新技術之外

，我認為還有一些工業自動化領域的新趨勢值得關注：

1、硬件平台正在逐步整合

隨著最新處理器的演進，比如英特爾第13代Raptor lake CPU等多用途芯片的發布
，工業控製器

、工業電腦、工業網關…zhexieyingjianzhijiandefenjiexianzhengzaizhubuxiaoshi
，xianshilehenmingquedequtongxing。tongshi，yingjianbiandeyuelaiyuexiao
，danshebeineijichengdegongnengyuelaiyueduo
，gongyerengongzhinengzhubuchengweibiaopei。

2
、軟硬件解耦形成共識，發展勢頭強勁

大量的知名企業，包括西門子、施耐德電氣、博世力士樂、倍福等公司，都認為軟硬件解耦是大勢所趨
，推出了與硬件完全解耦的軟PLC產chan品pin。這zhe將jiang造zao成cheng工gong業ye自zi動dong化hua發fa展zhan範fan式shi的de劇ju烈lie變bian化hua，如ru果guo西xi門men子zi的de控kong製zhi軟ruan件jian可ke以yi在zai任ren何he第di三san方fang標biao準zhun硬ying件jian上shang運yun行xing
，那na麼me可ke想xiang而er知zhi企qi業ye的de競jing爭zheng優you勢shi將jiang會hui快kuai速su變bian遷qian。

3、產業元宇宙初具規模

正如我在文章《蘋果推出Vision Pro，西門子重金押注，“產業元宇宙”持續快速潛行》中提到，產業元宇宙從未中斷或放慢前進的腳步。產業元宇宙並不是注重於必須將增強現實/虛擬現實（AR/VR）等技術置於中心，而是重點在提升工作體驗和生產的靈活性。

birugongchangjinglikeyishiyongdingzhidechanyeyuanyuzhouyingyongchengxulaikuaisupinggugongchangjixiao
，binglejiezhengzuogongchangdeyunyinggailan。guanlirenyuankeyizaiyingyongchengxuzhongyutongshijiyutongyigezhizao“單元”來召集會議

，快捷高效。而後，團隊可以檢查出現周期問題的機械臂、訪問機器性能數據
、發現特定的周期問題，並查看帶有機器性能傳感器數據的實時視頻流。

雖然工業自動化已經邁過了從0到1的階段，進入從1到N，但是在這個階段仍舊充滿眾多的創新機遇。未來工業自動化走向情景1還是2哪條路徑仍舊難以確定，我們每個人都可以在保留選擇的同時大膽行動。未來幾年我們可能將會看到工業自動化領域的新型引領者。